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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Python:3種のデータで2次元カラーマップを作成したい

Lily1007

総合スコア10

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/12/21 04:45

編集2020/12/21 06:09

Python:3種のデータで2次元カラーマップを作成したい

data1 = [[869.30407715 681.95483398 167.41992188]
[869.09869385 681.91021729 167.3782959 ]
[868.80609131 682.3480835 167.6541748 ]
[867.99743652 680.9130249 167.42980957]
[867.96838379 680.31964111 167.5559082 ]
[868.19403076 680.50714111 167.58630371]
[867.22027588 682.73931885 163.44030762]]

というデータがあるとします。
このとき,一列目はx, 二列目はy, 三列目はdens(densityの事)に該当します。
座標(x,y)におけるdensityをカラーマップで表示したいです。

#試したこと
まず手始めに単純に

python

1fig = plt.figure() 2ax = fig.add_subplot(111) 3cf = ax.contourf(data1[:,0], data1[:,1], data1[:,2], cmap = 'viridis') 4cbar = fig.colorbar(cf) 5plt.show()

と書くと、

python

1Input z must be a 2D array.

というエラーが出ました。

pcolormapやcontourfについて,どれもdensに該当する部分がx,yの関数で書かれているものばかりでどうしたら今回の場合(x,y)のとき値がdensと紐付けられてcolor mapを作成出来るのかが知りたいです。

素人質問で大変失礼しますがよろしくお願いいたします

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jbpb0

2020/12/21 08:37

x, yで散布図描いたら、かなり位置が偏ってて、データがあるところの間にかなり隙間がありますけど、データが無いところはどうしたいのでしょうか? 補間して全部滑らかにつなげて色を付けたいのですか? それとも、データがあるところだけ色を付けたいのですか?
Lily1007

2020/12/21 08:39

お返事誠にありがとうございます。 はい、補完して全部滑らかに繋げて色をつけたいです。
jbpb0

2020/12/22 03:53

単純な補間だと、データが無いところは埋められないです 下記を実行してみてください data1 = [[869.30407715, 681.95483398, 167.41992188], [869.09869385, 681.91021729, 167.3782959 ], [868.80609131, 682.3480835, 167.6541748 ], [867.99743652, 680.9130249, 167.42980957], [867.96838379, 680.31964111, 167.5559082 ], [868.19403076, 680.50714111, 167.58630371], [867.22027588, 682.73931885, 163.44030762]] import numpy as np import scipy.interpolate import matplotlib.pyplot as plt data1np = np.array(data1) x = data1np[:, 0] y = data1np[:, 1] z = data1np[:, 2] n = 50 pad = 0.1 xi, yi = np.linspace(x.min()-pad, x.max()+pad, n), np.linspace(y.min()-pad, y.max()+pad, n) xi, yi = np.meshgrid(xi, yi) #zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='linear') zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic') plt.pcolormesh(xi, yi, zi, cmap="jet") plt.contour(xi, yi, zi, colors=["black"]) plt.scatter(x, y) plt.show() plt.contourf(xi, yi, zi, cmap="jet") plt.scatter(x, y) plt.show()
Lily1007

2020/12/22 13:24

返信がおそくなり、大変申し訳ございません。 無事plotすることが出来ました。その他の色のグラデーションやnやpadの値乃調整については自分で行います。 そもそも、np.meshgrid(xi, yi) を用いてziの値を対応させる必要性ならびにその書き方の知識が無かったので非常に助かりました。 改めてお礼申し上げます。
guest

回答1

0

単純な補間だと、データが無いところは埋められないです
下記を実行してみてください

python

1data1 = [[869.30407715, 681.95483398, 167.41992188], 2[869.09869385, 681.91021729, 167.3782959 ], 3[868.80609131, 682.3480835, 167.6541748 ], 4[867.99743652, 680.9130249, 167.42980957], 5[867.96838379, 680.31964111, 167.5559082 ], 6[868.19403076, 680.50714111, 167.58630371], 7[867.22027588, 682.73931885, 163.44030762]] 8 9import numpy as np 10import scipy.interpolate 11import matplotlib.pyplot as plt 12 13data1np = np.array(data1) 14x = data1np[:, 0] 15y = data1np[:, 1] 16z = data1np[:, 2] 17 18n = 50 19pad = 0.1 20xi, yi = np.linspace(x.min()-pad, x.max()+pad, n), np.linspace(y.min()-pad, y.max()+pad, n) 21xi, yi = np.meshgrid(xi, yi) 22 23#zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='linear') 24zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic') 25 26plt.pcolormesh(xi, yi, zi, cmap="jet") 27plt.contour(xi, yi, zi, colors=["black"]) 28plt.scatter(x, y) 29plt.show() 30 31plt.contourf(xi, yi, zi, cmap="jet") 32plt.scatter(x, y) 33plt.show()

投稿2020/12/31 06:52

jbpb0

総合スコア7653

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